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Neural Recognition in a Pyramidal Structure (Articolo in rivista)
- Type
- Label
- Neural Recognition in a Pyramidal Structure (Articolo in rivista) (literal)
- Anno
- 2002-01-01T00:00:00+01:00 (literal)
- Alternative label
- Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#autori
- Cantoni Viginio, Petrosino Alfredo (literal)
- Pagina inizio
- Pagina fine
- Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#numeroVolume
- Rivista
- Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#descrizioneSinteticaDelProdotto
- Il lavoro riporta il progetto, l'implementazione ed il test di un sistema gerarchico
piramidale parallelo per il riconoscimento
automatico di pattern 2-D in immagini. Il sistema e' suddiviso in due stadi: 1) estrattore di caratteristiche in multirisoluzione e 2) classificatore statistico.
In particolare, l' estrattore di caratteristiche in multirisoluzione e' rappresentato da una Piramide Laplaciana, mentre il
riconoscitore e' rappresentato da una rete neurale strutturata (SNN).
La multirisoluzione permette al modello di adeguarsi alle diverse
dimensioni delle immagini fornite in ingresso. Il sistema testato
su due insiemi diversi di pattern, uno costituito da \"tools\" caratterizzato
da pattern dissimili e l'altro costituito da caratteri di stampa caratterizzato
da pattern simili.
Le percentuali di riconoscimento, superiori al 90%, su pattern non noti al sistema sottolineano
l'efficacia del modello presentato.
Il modello rappresenta un modello di calcolo parallelo di tipo SIMD e
a tal fine vengono riportati i confronti in termini di tempi
di elaborazione su una macchina di tipo SIMD, la Connection Machine 200.
Tutti i confronti operati mostrano
l'efficacia dell'algoritmo rispetto ad altri esistenti in letteratura
(literal)
- Note
- ISI Web of Science (WOS) (literal)
- Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#affiliazioni
- 1- Dip. Informatica e Sistemistica, Universita' di Pavia; 2- ICAR-CNR (literal)
- Titolo
- Neural Recognition in a Pyramidal Structure (literal)
- Abstract
- In recent years, there have been several proposals for the realization of models inspired to biological solutions for pattern recognition.
In this work we propose a new approach, based on a hierarchical modular
structure, to realize a system capable to learn by examples and recognize
objects in digital images. The adopted techniques are based on multiresolution
image analysis and neural networks. Performance on two different data sets and
experimental timings on a single instruction multiple data (SIMD) machine are
also reported.
(literal)
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